脑卒中风险预测医疗数据集StrokeRiskPredictionHealthcareDataset-sridhar65
数据来源：互联网公开数据
标签：脑卒中, 医疗健康, 风险预测, 疾病诊断, 机器学习, 数据分析, 流行病学, 健康管理
数据概述：
该数据集包含来自医疗机构的患者健康信息，记录了与脑卒中（Stroke，俗称中风）相关的多种临床和生活方式因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，通常被视为一个静态的患者健康快照数据集。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可推断为来自医疗机构的患者数据，具有一定的普适性。
数据维度：数据集包括12个关键字段，涵盖了患者的个人信息、健康状况和生活习惯，例如：id（患者唯一标识符）、gender（性别）、age（年龄）、hypertension（高血压）、heart_disease（心脏病）、ever_married（婚姻状况）、work_type（工作类型）、Residence_type（居住类型）、avg_glucose_level（平均血糖水平）、bmi（身体质量指数）、smoking_status（吸烟状况）和stroke（是否患有脑卒中，0代表未患病，1代表患病）。
数据格式：CSV格式，文件名为healthcare-dataset-stroke-data.csv，方便数据导入和分析。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行结构化处理，便于进行分析和建模。
该数据集适合用于脑卒中风险因素分析、疾病预测模型构建、以及医疗健康领域的相关研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于流行病学、临床医学等领域的研究，例如分析脑卒中发病的影响因素、探索不同风险因素之间的关联性。
行业应用：可为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在风险评估、疾病预测、个性化健康管理等方面具有实际应用价值。
决策支持：支持医疗机构在疾病预防、患者管理和资源分配等方面的决策制定，从而优化医疗资源配置。
教育和培训：作为医学、数据科学等相关专业的教学材料，帮助学生和研究人员深入理解疾病风险因素和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索脑卒中发病风险的规律，建立预测模型，从而提升医疗健康领域的疾病预防和管理水平。
